O impacto e o retorno da IA nas empresas

Até o final de 2024, a inteligência artificial generativa deve, por meio de interfaces de programação de aplicação (os famosos APIs), movimentar R$ 5 bilhões no mercado corporativo brasileiro. Esse foi o número que a TDS.company encontrou em um estudo preliminar feito para embasar debate no TDC Summit 2024 – The Developers Conference, que aconteceu recentemente.

Uma série de movimentos contribui para essa projeção:

• Crescimento exponencial dos orçamentos dedicados: A média de gasto em 2023 era de R$ 7 milhões por empresa e, em 2024, tudo indica um aumento que varia de duas vezes a cinco vezes o valor.
• Mudança nos gastos com software – de pontuais para recorrentes: O investimento está migrando de orçamentos pontuais de inovação para orçamentos permanentes de software, grande parte ligada a IA.
• Tendência para abordagens multimodelo: Um número crescente de empresas usa vários modelos para adaptar-se a diferentes casos de uso, evitar lock-in de fornecedores e se manter atualizadas.
• Ascensão do open source: Quase 60% dos líderes estão interessados em modelos de código aberto para controle, customização e potencial economia de custos (embora o custo seja um fator menos importante do que o esperado).
• Prioridade para o controle: As empresas desejam, cada vez mais, ter controle sobre os modelos para segurança, transparência e explicabilidade, principalmente ao trabalhar com dados proprietários ou confidenciais. Há mais implantação interna (codificação, suporte ao cliente, marketing); os usos voltados para o cliente externo são implantados com cautela devido a preocupações com precisão e riscos de relações públicas.
• Ajuste fino supera criação do zero: As empresas preferem ajustar modelos com base em seus dados a construí-los completamente do zero, o que acelera as ações.
• Influência da nuvem: Provedores de serviços em nuvem, que contêm IA, influenciam – e aceleram – as decisões de modelo por razões de segurança e aquisição.
• Mensuração de desempenho em evolução: Líderes têm trabalhado com métricas mais tangíveis, como receita a mais, economia de gastos e aumento da precisão), mas preveem que o retorno sobre investimento (ROI) é o que se tornará crucial nos próximos dois a três anos, o que dá maior protagonismo ao investimento em si.

Outra explicação para o crescimento rápido do mercado talvez esteja nos aprendizados já feitos por boa parte das empresas, uma vez que vão reduzindo a insegurança na tomada de decisões. Entre eles, o de que indubitavelmente um gargalo de talentos com o qual se deve conviver e este representa mais custos; o de que é melhor focar na criação de aplicativos internamente porque ainda faltam aplicativos de IA empresarial comprovados no mercado; o de que o mercado favorece produtos escaláveis (produtos como serviços) em vez de focar serviços meramente; o de que se deve aproveitar os dados exclusivos da empresa para aplicativos de impacto; e, por fim, o de que é melhor priorizar ferramentas que ajudam a usar IA de maneira responsável e transparente.

Como cada empresa vai evoluir diante dessa previsão geral? A nosso ver, depende de como cada uma vai articular o uso da inteligência artificial generativa, a IA em apoio à inteligência social/coletiva e a IA no apoio individual, oferecendo insights valiosos, e novas formas de interação e automatizando tarefas para liberar o tempo humano.

A IA artificial em si é valiosa pela capacidade de a máquina conseguir insights sobre padrões que seriam difíceis para os humanos, ao menos em curtos intervalos de tempo. A IA apoia a inteligência social ao impactar a capacidade de as pessoas da organização interagirem, se comunicarem e colaborarem umas com as outras. A IA apoia a inteligência individual quando alavanca as capacidades cognitivas, emocionais e criativas de cada ser humano e, assim, amplifica sua compreensão de mundo e sua habilidade de resolver problemas.

LEIA TAMBÊM: As três inteligências da era da IA

A partir da projeção do mercado e do entendimento das três inteligências criamos três cenários de investimento no futuro próximo para a IA que os gestores brasileiros podem ter em mente:

1. Adoção acelerada, onde há sinergia entre as três inteligências.

2. Adoção gradual, com foco na complementação e aprimoramento.

3. Adoção limitada, com ênfase em soluções tradicionais.

A seguir, descrevemos os três com recortes para o C-level e as operações, e levantamos as perguntas essenciais em relação ao ROI.

CENÁRIO 1: ADOÇÃO ACELERADA

Neste futuro, as empresas investem em soluções que combinam as três dimensões de inteligência.

Para o C-level, investem na IA generativa que auxilia na análise de dados e na tomada de decisões estratégicas, gerando relatórios personalizados e insights preditivos. Também investem em plataformas com IA que habilitem a inteligência social ao facilitar a comunicação e a colaboração entre líderes e ao permitir a rápida resolução de problemas e a criação de estratégias inovadoras. E investem em ferramentas personalizadas de IA que aumentem a produtividade e a criatividade individuais dos líderes, automatizando suas tarefas repetitivas para lhes dar mais tempo de criação e lhes fornecendo informações relevantes.

Na operação, chatbots e assistentes virtuais com linguagem natural facilitam a comunicação entre funcionários e clientes, automatizando tarefas e resolvendo problemas de maneira rápida e eficiente; plataformas de crowdsourcing e gamificação incentivam a inteligência coletiva dos funcionários, promovendo a inovação e a resolução conjunta de problemas; e sistemas de IA adaptáveis personalizam o ambiente de trabalho para cada colaborador, otimizando seu fluxo de trabalho e sua produtividade.

As questões críticas a responder para haver um maior ROI em IA nesse cenário são as seguintes:

• Como a IA pode aumentar a produtividade e a criatividade em todos os níveis da organização?
• Como a IA pode melhorar a comunicação e a colaboração entre os diferentes níveis da empresa?
• Como a IA pode ajudar a empresa a tomar decisões mais inteligentes e estratégicas?
• Como a IA pode ser usada para criar novos produtos e serviços que atendam às necessidades dos clientes?
• Como a IA pode ser usada para otimizar os processos operacionais e reduzir custos?

CENÁRIO 2: ADOÇÃO GRADUAL

Nesse cenário, IA é adotada, com foco em complementar e aprimorar as capacidades humanas.

No C-level, as empresas investem em IA generativa para auxiliar na pesquisa de mercado e na análise de dados, fornecendo insights que podem ser usados para tomar decisões mais informadas. Investem na IA social ao contratar plataformas de IA que facilitam o compartilhamento de conhecimento e a resolução de problemas entre os líderes. E investem nas mesmas ferramentas de IA personalizadas já citadas no cenário anterior.

Na operação, os investimentos em IA generativa e social são similares aos do cenário 1, mas, no aso da inteligência social, ela é mais focada na melhoria de processos e produtos e não na resolução de problemas como um todo. E o investimento em IA no nível individual se refere a sistemas de IA que fornecem aos funcionários feedback em tempo real sobre seu desempenho, ajudando-os a melhorar suas habilidades.

Quanto a questões críticas para aumentar o ROI em IA no cenário 2, listamos as seguintes:

• Como a IA pode ser usada para reduzir custos e aumentar a eficiência em áreas específicas?
• Como a IA pode ser usada para melhorar a qualidade do trabalho e a satisfação dos funcionários?
• Como a IA pode melhorar a tomada de decisões e a competitividade da
• empresa?
• Quais são os riscos e desafios da implementação de IA e como podem ser mitigados?
• Como a IA pode ser usada de forma ética e responsável, sem substituir o trabalho humano, mas potencializando suas capacidades?

CENÁRIO 3: ADOÇÃO LIMITADA

Neste cenário, Ia A enfrenta desafios significativos para alcançar a adoção em larga escala. Preocupações com custo, segurança, ética e o impacto no trabalho humano limitam o investimento. As empresas podem optar por soluções tradicionais ou esperar que a tecnologia de IA amadureça.

Para o C-level, o investimento em IA generativa será limitado a tarefas específicas como geração de relatórios simples ou análises básicas de dados. O foco ao investir na IA para inteligência social será em plataformas tradicionais de comunicação e compartilhamento de conhecimento com recursos limitados de colaboração inteligente. E, no âmbito individual, a empresa investirá em automação de tarefas repetitivas ou sistemas de feedback básicos.

Na operação, por sua vez, a IA generativa receberá investimentos para casos específicos como chatbots para atendimento primário ou geração de documentação-padrão. Em se tratando de investir em IA para a inteligência coletiva, haverá ênfase em soluções convencionais de colaboração com recursos restritos para ideação ou resolução conjunta de problemas. E o investimento em IA individual vai se destinar ao uso limitado para sistemas de treinamento padronizados ou para automação de tarefas com mínima adaptação.

E as questões críticas sobre o ROI em IA no cenário 3 são:

• É viável investir em soluções de IA considerando os custos envolvidos e os benefícios potenciais?
• Como lidar com os riscos de segurança e de impactos éticos da implementação de IA?
• De que forma IA pode ser utilizada para valorizar o trabalho humano em vez de substituí-lo?
• Quais fatores podem acelerar a adoção de IA pela empresa no futuro caso esse cenário se concretize?
• Como preparar a organização para mudanças no ambiente de trabalho promovidas pela IA a médio e longo prazo?

O IMPACTO DE IA NAS EMPRESAS nos próximos cinco anos será moldado pela integração sinérgica das três dimensões da inteligência: individual, social e artificial. A velocidade e o escopo da adoção de IA dependerão das decisões de investimento das empresas, e também da maturidade tecnológica, do ambiente regulatório e da capacidade de usar IA de maneira ética e responsável.

A nosso ver, as empresas que se anteciparem a essa transformação, investindo na convergência das três inteligências e focando em soluções que potencializem as habilidades humanas, tendem a ser as mais bem-sucedidas em se adaptar ao futuro. Mas é fundamental que, o tempo todo, as organizações considerem cuidadosamente as questões críticas relacionadas ao ROI em IA, buscando equilibrar os benefícios potenciais com os riscos e desafios envolvidos.